WhatsApp與英國ICO達成協議將停止與Facebook間之資料共享

  英國資訊專員辦公室(Information Commissioner's Office,簡稱ICO)在歐盟資料保護主管機關(European Data Protection Authorities) 針對WhatsApp與其母公司Facebook間進行資料共享之行為提出相關顧慮之後,於2016年8月就上開事件是否涉及違反英國資料保護法(Data Protection Act)啟動調查,調查結果終於在2018年3月14日出爐並且雙方達成協議。

  ICO調查結果是WhatsApp並無正當且合法之理由與Facebook進行資料共享,惟並未對WhatsApp進行任何懲罰,原因乃是WhatsApp並未分享英國用戶之資料予Facebook,並未直接違反英國資料保護法,因為WhatsApp被定位在資料處理者(data processor),只要運作是合法的且不侵擾人們之人權,即可容許。不過WhatsApp仍向ICO承諾將停止分享其用戶個人資訊予Facebook,此協議將持續到GDPR生效為止,亦即此後WhatsApp與Facebook間之資料共享若符合GDPR之規範,則可在基於安全防護之目的下進行或是改善其產品與廣告行銷。

  ICO調查專員Elizabeth Denham指出WhatsApp不應與Facebook間進行資料共享之理由有三:一、WhatsApp並未確認其與Facebook間所進行之個人資料分享係基於何種法律依據;二、WhatsApp並未向其用戶適當且公平地揭露其如何處理、分享用戶之資料;三、對於WhatsApp既有之用戶而言,WhatsApp與Facebook間資料共享之處理目的與當初WhatsApp獲取其用戶資料之目的,二者並不相符。

  惟歐盟其他國家對於WhatsApp之處置可能不若英國寬容。例如,法國國家資訊自由委員會(Commission nationale de l'informatique et des libertes,簡稱CNIL)正對其採取執法行動,而漢堡資料保護與資訊自由委員會(Hamburg Commissioner of Data Protection and Freedom of Information)將案件提交到高等行政法院,該法院並已禁止Facebook使用從WhatsApp共享中所獲得之資料。

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新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》

新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月10日 壹、背景摘要 新加坡衛生部(Ministry of Health, MOH)與衛生科學局(Health Sciences Authority, HSA)於2026年3月10日共同發布更新版《醫療照護人工智慧指引》(Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines Version 2.0,以下簡稱AIHGle 2.0)[1]。延續2021年初版架構,以病人安全與強化信任為主軸,就人工智慧,特別是機器學習、深度學習及生成式人工智慧,在醫療場域之開發、部署與使用,分別課予開發者、部署者及使用者之責任,並以全生命週期治理一以貫之,期使創新與信任並行。 AIHGle 2.0 係 MOH 與 HSA 共同更新之指引,定位為非強制性之最佳實務建議,做為《健康照護服務法》(Healthcare Services Act 2020, HCSA)、規範醫療器材之《健康產品法》(Health Products Act 2007, HPA)、《個人資料保護法》(PDPA),以及資通訊媒體發展局(IMDA)之人工智慧治理模範框架等相關法令規範或政策的補充。 貳、重點說明 該指引將醫療 AI 之利害關係人明確區分為:開發者(Developers),即開發、整合或維護醫療 AI 解決方案者;部署者(Deployers),指受 HCSA 規範並導入 AI 以強化照護服務之醫療機構;使用者(Users),即實際操作 AI 之醫事人員分別有專章規範。於適用範圍上,AIHGle 2.0 雖廣泛適用於各類 AI,惟聚焦於風險較高之機器學習與深度學習複雜系統,生成式人工智慧則歸屬於其中一環。指引並將醫療場域 AI 使用情境三分為臨床(Clinical)、臨床作業(Clinical-Ops)與作業(Ops),明定其聚焦於對病人照護結果有直接或間接影響之前二者;至純屬作業性質者,則回歸 IMDA 跨產業之治理框架辦理。 一、釐清三大利害關係人之分工與權責 該指引明確將醫療 AI 之參與者區分為開發者、部署者與使用者三類,並就各方於系統生命週期中之責任分別訂定[2]。同時,其建議以服務水準協議(SLA)固化開發者與部署者間之權責,及標準作業程序(SOP)明定使用者責任: (一)開發者:負責法規遵循,以全產品生命週期(Total Product Lifecycle, TPLC)方法管理解決方案,確保訓練資料之品質與公平性,並備置使用者說明、提供上市後支援。 (二)部署者:負責建立組織內部治理平台,辦理部署前測試驗證、員工訓練與不良事件因應,並建立病人溝通流程;且導入 AI 後病人之照護成果應維持或優於未導入時之水準。 (三)使用者:應就 AI 輸入與輸出資料維持專業判斷與查證,並於 AI 異常時啟動應變措施,以確保病人安全。 二、建立以風險為本之評估架構,強制要求人為監督 針對直接或間接影響病人照護成果之「臨床」與「臨床作業」情境,指引強制規定所有 AI 之使用均須具備人為監督(human oversight),AI 僅為輔助工具,不得取代專業判斷;並依人為介入程度與風險高低,將風險類別區分為三類[3]: (一)人在迴路中(human-in-the-loop):人類保有完全控制權,無人類指令即無法執行決策,屬輕至中度風險。 (二)人在迴路上(human-over-the-loop):人類處於監測角色,遇異常時接管控制,屬中至重度風險。 (三)人在迴路外(human-out-of-the-loop):無人為介入;指引明文禁止部署於無人監督下獨立作成臨床決策之 AI 系統,屬重度風險。 三、導入全產品生命週期(TPLC)管理 AIHGle 2.0指引要求開發者以全面而整合之策略管理 AI 解決方案,自初期之規劃、設計與開發,歷經模型評估、上市後監測與維護,甚至是生命週期終止之除役階段,都有不同角色區分的全程嚴謹之風險評估、軟體驗證與可追溯性要求[4]。 四、具體化七大倫理原則之落實方式 指引結合醫學倫理與 AI 治理,揭示七項倫理原則:安全、公平、透明、可解釋、穩健、資安與資料保護,以及 AI 與人類價值或目標之對齊。其特色在於不僅列出原則,更分就開發者、部署者與使用者給出具體之操作化範例;以「公平」原則為例,開發者須使用具代表性資料,部署者須監測非預期偏誤,使用者則須運用臨床判斷以減緩偏誤[5]。 五、針對新興技術與應用提出具體對策 因應 AI 能力快速演進,指引就三大新興發展領域分別提出風險減緩策略。包括:具持續學習能力之 AI,提醒防範「模型漂移」(model drift,即效能隨時間衰退)及資料揭露風險,要求建立追蹤模型效能之健全監測系統;就生成式 AI(Generative AI, GenAI)點出幻覺(hallucination)、產生不當內容、資料揭露與易受對抗式提示攻擊等放大風險,建議透過紅隊測試、檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)、建立事實查核工作流程及加註 AI 產出警語予以因應;直接面向消費者之 AI 應用:因脫離傳統醫療場域之安全監督,AIHGle 2.0指引特別建議應實施嚴格的充分說明措施,以外行人易懂之介面設計,並強化消費者教育,以確保安全[6]。 參、事件評析 我國衛福部配合「人工智慧基本法」賦予目的事業主管機關訂定風險管理規範與協助產業訂定指引的權責,亦於115年5月29日頒布《醫療機構應用生成式人工智慧指引》[7],雖同以病人安全與負責任創新為目的、同採非強制之行政指導,但規範對象、範圍與法制脈絡不同。惟若從產業指引的全面性與涵蓋範圍來看,新加坡的AIHGle 2.0指引相比於我國指引,在以下幾個面向,特別是對象範圍有較高的完整度,於衛福部指引仍有可借鏡的地方,亦可供將來我國其他各主管機關的產業指引制定參酌: 一、規範範圍不限於「生成式 AI」,完整的對其他與新興 AI 的涵蓋 新加坡指引適用範圍從簡單的規則式決策樹、機器學習到生成式 AI 等各類技術,目前衛福部指引考量具備自主決策與執行能力的 AI Agent,因可能直接影響病人健康結果,涉及病人安全、醫療責任與法規適用等議題,因此暫未納入指引適用範圍,而限定適用於「生成式人工智慧」系統。但隨技術演進、生成式以外之 ML/DL 乃至漸具自主能力之系統亦會進入臨床場域,將來仍宜及早規劃、適時滾動納入新加坡完整廣納各類技術於單一框架。 二、以持續修正、評估甚至終止機制因應技術迭代與部署後學習 新加坡特別訂定「具持續學習能力之 AI 解決方案」的規範,指明這類模型會依部署後的新資料更新行為,容易產生「模型漂移(model drift)」包括效能退化、意外資料揭露的風險,故特別提醒開發者與部署者必須建立健全的監測系統與追蹤評估機制,而且使用者必須警覺與通報示警。 三、完整地納入而非偏重「部署者」視角,提供對「AI 產業(開發者)」的直接指導 衛福部指引主要作為預備導入或已經導入生成式人工智慧系統之醫療機構的內部治理為主要對象與目的,但就產業指引角度,醫療AI 開發廠商產業端,僅透過醫療機構的「供應商管理與採購作業」角度,以合約要求廠商揭露資訊、約定責任分工等進行間接規範,未能有專屬開發實務準則,提供從初期的規劃設計,如確保訓練資料的品質、公平性與隱私強化技術、模型應以獨立測試資料集檢驗準確度,到上市後監督與維護的詳細直接指引,確實較為可惜。 四、涵蓋直接面向消費者端之 AI 應用風險提醒 衛福部指引的適用情境聚焦於醫療機構內的醫療或管理作業,例如病歷撰寫、臨床決策支援等。對於民眾自行透過手機或穿戴式裝置使用的醫療/健康 AI 應用則未加著墨。新加坡指引特別針對產業直接面向消費者之 AI 應用提出規範,指出這類應用由於脫離傳統醫療場域與專業人員的安全監督,特別須重視資訊的有效、可理解、對應不同程度使用者的提供與說明,必須實施外行人易於理解的介面與嚴格的防護欄,且部署者與醫事人員有責任教育病人正確使用,並在不清楚時尋求專業建議。 五、風險評估構面納入人為介入並強調組織治理與監督機制的建立 新加坡指引特別建議醫療機構建立內部治理平台,以於 AI 解決方案的整個生命週期中,維持對其組織內所部署所有醫療 AI 解決方案的評估、監督、維護、指引,該平台應具備相關的臨床、作業、技術與法律知識,有明確的稽核權責分離。衛福部指引以生成式 AI 為專門對象,確實就基礎模型偏差、輸出幻覺、使用者依賴(deskilling)及服務中斷等風險之操作化有較詳細的說明,但若能就風險評估除亦考慮影響性與發生可能性外,並以「人為介入程度」作為風險分級依據,將可更徹底的將負責任AI、人為最終判斷,納入、內化於組織的風險管理機制中。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/) [1]新加坡衛生部(Ministry of Health)與衛生科學局(Health Sciences Authority),《醫療照護人工智慧指引》(Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines)第2.0版,2026年3月,網址:https://isomer-user-content.by.gov.sg/3/23fb5b36-56b4-4abb-9370-75c9ddcaf3ed/AIHGle%202.0.pdf(最後瀏覽日:2026/06/05)。 [2]前揭註1之第4章責任分工,頁11;各方責任詳見第5章開發者、第6章部署者、第7章使用者,頁14~32;服務水準協議與標準作業見頁12~13。 [3]前揭註1之風險評估框架,頁23。 [4]前揭註1之第5.2節全產品生命週期管理,頁16~20。 [5]前揭註1之3章倫理原則,頁8~10。 [6]前揭註1,頁33至36(第8章新興發展:第8.1節具持續學習能力之AI、第8.2節生成式AI、第8.3節直接面向消費者應用)。 [7]衛生福利部,《醫療機構應用生成式人工智慧指引》,115年5月29日衛部醫字第1151663164號函頒。

歐盟智慧財產局運用科技強化智財保護,正式啟動產品的區塊鏈物流認證計畫(EBSI-ELSA)

歐盟智慧財產局(EUIPO)為打擊仿冒,保護歐盟消費者及智慧財產權人,於2023年5月31日宣布正式啟動產品的區塊鏈物流認證計畫(European Blockchain Services Infrastructure - European Logistics Services Authentication, 簡稱EBSI-ELSA)。 根據EUIPO與經濟合作暨發展組織(OECD)於2021年發布的研究指出,全球仿冒產品的貿易額高達4120億歐元,占全球貿易總額的2.5%;每年輸入歐盟的產品約有6%是仿冒產品,嚴重影響歐盟的經濟發展、消費者的健康及安全、智慧財產權人(歐盟品牌企業)的權益。 從2019年至今,EUIPO一直努力研擬透過區塊鏈技術保護智慧財產的具體方案。2022年底,EUIPO與4個不同產業的品牌企業(包含汽車業、電子業、醫藥業、服飾業)、物流業者、荷蘭海關進行一個合作的試驗計畫,內容為透過區塊鏈技術追蹤產品於海外製造後,運送至歐盟銷售的歷程軌跡,以達到認證產品為智慧財產權人生產的目標。該試驗計畫於2023年5月完成概念驗證(proof of concept)。 本計畫結合區塊鏈服務基礎設施(European Blockchain Services Infrastructure, EBSI)及數位分身(digital twins)的概念,於生產、運送、海關查驗、配送至消費者的各階段中,在產品上嵌入一個含有序列化代碼(serialization code)的標籤,該代碼必須經產品所屬智慧財產權人的可驗證憑證(Verifiable Credentials, VCs)認證,結合歐盟智慧財產權相關資料庫的資料,以確認產品與其數位分身的連結。 EUIPO將於2023年底前,正式建置一個開源的區塊鏈認證平台,介接執法機構的風險分析系統,以及商標資料庫(TM View)、設計資料庫(Design View)、歐盟執法入口網(IP Enforcement Portal, IPEP)、歐盟區塊鏈智慧財產註冊系統(IP Register in Blockchain),鼓勵供應鏈、物流鏈中的參與者於此平台上交換資料,以更有效率的方式達到認證產品來源真實性的目標。 EUIPO積極運用區塊鏈科技強化歐盟智慧財產的保護,本計畫除可避免消費者買到仿冒產品外,歐盟的品牌企業未來可於相關智財侵權訴訟中,提出區塊鏈紀錄作為證據,有效主張權益。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

南非提出個人資料保護法草案

  南非共和國議會在2013年8月22日通過了個人資料保護法修正案(PROTECTION OF PERSONAL INFORMATION BILL),該法案已由總統Jacob Zuma簽署正式成為法律,這也是南非首次全面性的個人資料保護立法 。   該部立法目的在於為促進個人資料的保護,建立全面性的個人資料保護原則。此次提出多項修正,包括 : 1. 設立獨立法人監察機構作為獨立且公正的執行個人資料保護法上職務及權力。 2. 公、私部門僅在特定情形時方可處理個人資料。 3. 蒐集個人資料必須提交予前述獨立法人監察機構。 4. 限制蒐集兒童個人資料,並將哲學、信仰、宗教,種族、民族血統,工會會員,政治觀點,健康,性生活或犯罪前科列為特種個人資料,並加以限制蒐集。 5. 需要處理個人資料者,必須落實保護措施,以保護個人資料為完整之狀態。 6. 發生個人資料外洩情形時,必須通知受影響的當事人以及前述獨立法人監察機構。 7. 要求公、私部門均需指定專責個人資料保護人員。 8. 透過自動傳呼裝置行銷需受到一定程度之限制。 9. 限制跨境傳輸時,限制傳輸收受方必須是至少具備與南非相同個人資料保護水準之區域。   南非之個人資料保護法通過後,對於消費者保障係又提升至另一層次,然該法之施行會對企業造成的衝擊,以及消費者是否可以在修法後獲得實質上的保障,仍待觀察。

歐盟推出給在中華區企業參考之網路犯罪與營業秘密保護指南

  歐盟執委會(European Commission)設有6區域中小企業智慧財產服務台(IP SME Helpdesk),其中歐洲智慧財產服務台(European IP Helpdesk)以及中華區小企業智慧財產服務台(China IP SME Helpdesk)於2022年9月聯合推出「網路犯罪與營業秘密保護指南」(Cybercrimes and trade secret protection : guide,下稱本指南),最大特色之處即在企業如何回應營業秘密遭網路竊取時之事後應對手段。   中華區中小企業智慧財產服務台透過提供免費資訊服務,支援歐盟(EU)中小企業(SME)在中國大陸、香港、澳門和臺灣保護和執行其智慧財產權(IPR),陸續發布如2020年「保護你在中華區的營業秘密」(Protecting your trade secrets in China)等一系列指導企業如何於中華區保護智財之指南。   本指南首先揭示企業營業秘密之事前保護手段,包括(1)技術手段:加強網路安全(加密資料、安裝防毒軟體、辨識雲端風險、制定網路安全策略)以及利用區塊鏈技術作為資料、證據保存的手段;(2)內外部人員管制手段:內部員工培訓與管理、第三方(市場、競爭對手)監控。而營業秘密遭竊之事後應對手段,包括(1)回應手段:確認資訊外洩原因、建立緊急處理機制(回報、蒐證流程)、採取法律步驟;(2)回復手段:控制損害(端視營業秘密是否被公開而有不同做法)、亡羊補牢(重新檢視企業智財布局、資安措施、緊急處理計畫),對於在中華區之企業,本指南作法具參考價值之外,資策會科法所發布之營業秘密管理指針2.0版亦可同步參考。   本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

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